外观
EchoPolicy-0-MolmoSpaces-eval
ddffwyb 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,规模 1K<n<10K。
数据集ddffwybEchoPolicy-0-MolmoSpaces-eval
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
ddffwyb 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,规模 1K<n<10K。
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
这是 EchoPolicy-0 在 MolmoSpaces 上的评测发布,包含评测结果、完整 episode 视频、轨迹与执行日志。评测覆盖 Close、Pick、Open、Pick & Place 四类任务,共 3915 个 episode,包含所有成功与失败;每个 episode 提供 exo_video 与 wrist_video 两路录制,共 7830 个原始 MP4,H.264/YUV420P,分辨率 624×352。机器人为单臂 franka_droid,配 Robotiq 夹爪,动作包含 7 个绝对关节位置和 1 个夹爪命令。
EchoPolicy-0 由 VLM Agent、Pi_05 和 RGB-D 几何工具组成,Agent 负责观察场景、选择并验证子目标,并路由到 Close、Pick、Open、Place 工具或 Pi_05;本次使用预训练 Pi_05 DROID checkpoint,未加入面向 benchmark 的额外训练。官方结果中四任务等权平均成功率为 75.4392%,各任务 CSV、导出日志和附件 ZIP 位于 results/。
数据集中 videos/episodes.parquet 保存 episode 表,metadata/episodes.json 连接 episode ID、seed、house、manifest、环境步数、官方结果、视频与原始 HDF5 轨迹组;轨迹、评测日志、Agent 事件、几何工具传感器输入和 VLM trace 均有归档。该发布不包含策略源码、模型权重和模拟器资产包;托管 VLM 的非确定性与服务更新会限制精确复现,完整 benchmark 也包含开发期间曾使用过的 episode。
资料出处 Hugging Face datasets ddffwyb/EchoPolicy-0-MolmoSpaces-eval
数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。
暂未公开或待收录:总时长
通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。
# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download ddffwyb/EchoPolicy-0-MolmoSpaces-eval --repo-type dataset --local-dir ./data/ddffwyb-echopolicy-0-molmospaces-eval
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("ddffwyb/EchoPolicy-0-MolmoSpaces-eval")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")采集或适配该数据集的机器人本体,以及可在其上训练/评估的 VLA 与控制策略模型。
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